설명
SiMa.ai Palette는 SiMa.ai의 물리적 AI 플랫폼의 소프트웨어 부분으로, 회사의 Modalix MLSoC 하드웨어에서 애플리케이션을 개발하고 배포하는 데 사용되는 도구입니다. Modalix가 엣지에서 모델을 실행하는 칩이라면, Palette는 개발자가 해당 칩에 모델을 올리고 이를 작동하는 애플리케이션으로 전환하는 데 사용하는 환경으로, 회사에 따르면 며칠이 아닌 몇 개월 만에 가능합니다.
더 읽기
Palette의 중심에는 Palette Neat가 있으며, 이는 모델 컴파일러, 실행 런타임 및 에이전트 워크플로우 계층을 결합한 컨테이너로 배포되는 오픈 소스 에이전틱 환경입니다 (ghcr.io/sima-neat/elxr). 개발자, 인간 또는 AI는 VS Code 또는 Palette의 자체 Insight UI 및 명령줄 도구(sima-cli) 내에서 Codex 또는 Claude와 같은 코딩 에이전트를 사용하여 프로젝트를 작성하고 조정합니다. Palette Neat는 모델 컴파일러와 도구 체인을 통해 Modalix MLSoC에 맞게 모델을 컴파일하고 최적화하며, 런타임은 호스트 PC와 MLSoC 장치 간의 추론을 조정하며 RTSP/NFS 스트리밍 및 관찰 가능성을 지원합니다. SiMa.ai는 워크플로우를 네 단계로 구성합니다: 코딩 에이전트를 사용한 개발, Palette Neat를 통한 컴파일, 런타임 라이브러리를 통한 모델 실행, 그리고 마지막으로 Modalix 실리콘에서의 실행입니다.
SiMa.ai는 물리적 AI 애플리케이션을 구축하는 팀을 위해 Palette를 마케팅합니다: 완전히 장치에서 실행되는 대화형 AI, 실시간 객체 감지 및 기타 인식 및 제어 작업을 포함하여, 회사가 드론, 로봇공학, 자동차, 스마트 비전, 산업, 정부 및 의료로 나열하는 산업 전반에 걸쳐 있습니다. SiMa.ai의 사이트에 있는 모델 브라우저를 통해 개발자는 빌드 전에 모델 지원 여부를 확인할 수 있으며, 회사는 Palette와 함께 하드웨어를 평가하기 위한 Modalix DevKit(50 TOPS, 10W 미만)를 제공합니다. 사이트는 대량 가격 책정이나 맞춤형 구성을 원하는 팀이 자가 서비스 가격을 나열하는 대신 하드웨어 판매 팀에 연락하도록 안내합니다; Palette 자체에 대한 공개 가격은 사이트에 나타나지 않습니다.
SiMa.ai는 2018년에 설립되었으며, 캘리포니아주 산호세에 본사를 두고 있으며, 독일, 인도, 이스라엘 및 일본에 추가 사무소를 두고 있습니다. 엣지에서 AI가 실행되어야 한다는 전제 하에 물리적 AI 애플리케이션이 클라우드가 아닌 엣지에서 실행되어야 한다고 믿고 있습니다.
- 카테고리MLOps 및 모델 배포
- 요금제영업팀 문의
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
SiMa.ai Palette의 핵심 기능
Modalix MLSoC에 모델을 컴파일하고 패키징하기 위한 Palette Neat 에이전틱 환경
VS Code 또는 Palette의 Insight UI 내에서 코딩 에이전트(Codex, Claude)에 대한 내장 지원
빌드 및 배포 스크립팅을 위한 명령줄 도구(sima-cli)
Modalix MLSoC 대상을 위한 ONNX 모델을 최적화하는 모델 컴파일러 및 도구 체인
호스트 PC와 장치 내 MLSoC 간의 추론을 조정하는 런타임 API
배포된 모델에 대한 RTSP/NFS 스트리밍 지원 및 관찰 가능성 도구
개발 전에 모델 및 작업 부하 지원 여부를 확인하기 위한 모델 브라우저
생산에 들어가기 전에 MLSoC를 평가하기 위한 Modalix DevKit 하드웨어
SiMa.ai Palette 사용 방법은?
모델 탐색: SiMa.ai의 모델 브라우저를 사용하여 대상 모델이나 작업 부하가 지원되는지 확인합니다.
DevKit 받기: 실제 하드웨어에서 MLSoC를 평가하기 위해 Modalix DevKit을 주문합니다.
개발: Palette Neat 컨테이너 환경에서 프로젝트를 열고 VS Code 또는 Insight UI에서 코딩 에이전트와 함께 작업합니다(또는 직접 코드를 작성합니다).
컴파일: Palette Neat의 모델 컴파일러와 도구 체인을 통해 모델을 실행하여 Modalix MLSoC를 대상으로 합니다.
배포 및 실행: Palette Neat 런타임을 사용하여 호스트 PC와 장치 내 MLSoC 간의 추론을 조정한 후, 내장된 관찰 가능성 도구로 모니터링합니다.
SiMa.ai Palette의 사용 사례
- 장치 내 대화형 AI
- 실시간 객체 감지
- 배포 전 모델 평가
- 엣지 로봇공학 및 드론 인식
